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如今，機器人產業(yè)的發(fā)展如火如荼，工業(yè)機器人大行其道。在日前舉辦的中國人工智能大會上，中國工程院院士、香港中文大學(深圳)校長徐揚生向記者表示，在過去很長的時間里，相關科學家的研究主要集中在機器人的動作方面，現在是時候考慮機器人的智能問題，“對機器人而言，智能可能比動作更為重要”。

徐揚生院士從事機器人研究已經有將近30年的歷史。他認為，機器人包含三個方面的內容，一個是動作，一個是感知(傳感)部分，另一個是認知(人工智能)的部分。“比如說起風了。你知道起風了嗎?這是感知問題。起風了以后要不要加衣服，這是認知問題。接著我們就可能決定要加衣服，這就是一個動作問題。”徐揚生認為，機器人這門科學50年來都在圍繞“穿衣服”這件事情而進行，沒有想“風來了嗎”“需要加衣服嗎”等問題。

徐揚生指出，即便之前科學家在研究機器人的動作問題時，其過程中也有很多需要解決的智能問題。以爬樹機器人為例，其面臨的挑戰(zhàn)有很多，比如機器人要適應粗細不同的樹枝，重量不能太重，斜著爬和豎著爬方式不同等問題。此外，書法機器人的設計過程中，也包含智能學習等方面的內容。

徐揚生介紹，其實早在20年前，科學家就已經開始討論分布式智能的問題，但以前這件事情很難辦到，隨著網絡的發(fā)展和技術的進展，現在已經可以進行這方面的研究。

徐揚生認為，在機器人研究方面，發(fā)展和動作有關的智能，首先應當考慮如何向自然學習，從中獲得借鑒。“比如說，兩千多年來，人類一直做著飛行的夢，想做大的翅膀，綁在手臂上，希望像鳥一樣飛起來。但一直沒有成功，當然飛機是另一回事，跟當初人的夢想不一樣。為什么現在做不出來?我覺得還是向自然界學習不夠，自然界有很多智能的東西還沒有學習到。”

機器人的智能從哪里來?現在的研究人員都習慣通過算法來實現，即“向模型學習”。徐揚生覺得，可以“向人學習”，也可以“向動物學習”，“現在研究動物的人太少了，尤其是動物的智能”。

此外，徐揚生對大數據的作用也十分重視。他認為，大數據跟智能如同一個火車的兩個輪子，缺了哪一個都不行。“有了大數據以后，如果沒有智能，也沒效果;反過來智能也要靠大數據，所以這兩件事情是聯結在一起的。”

“未來，我們也要考慮智能的可擴展性問題。”徐揚生說，“如果能夠擴展，這個可擴展的條件到底是什么?是硬件、軟件，還是數據?這個問題值得我們深思。”